ម៉ាស៊ីន​គិតលេខ​សមាមាត្រ​ទំនាក់ទំនង

គណនា Pearson រវាងបញ្ជីពីរនៃលេខ r ។

បំបែក​តម្លៃ​ដោយ​ប្រើ​សញ្ញា​ក្បៀស ឬ​ចន្លោះ & # 160; ។
ត្រូវ​តែ​មាន​ចំនួន​ដូច​តម្លៃ X & # 160; ។
ភាព​ទាក់ទង (r)
R² (ការ​កំណត់)
កម្លាំង
កូវ៉ារ្យង់
ជ្រុង​ថយ​ក្រោយ
ការ​កាត់​បន្ថយ​ថយ​ក្រោយ
ខូ

លទ្ធផល​ធ្វើ​ឲ្យ​ទាន់សម័យ​តាម​ដែល​អ្នក​វាយ & # 160; ។

អំពី​ម៉ាស៊ីន​គិតលេខ​នេះ

Pearson’s correlation coefficient (r) is used to measure the strength and direction of the linear relationship between two variables, ranging from −1 (perfect negative) through 0 (no linear relationship) to +1 (perfect positive). It is found by dividing the covariance of x and y by the product of their standard deviations, which standardises the result into that fixed −1 to +1 range. It needs at least two pairs, and the result is undefined if either variable never changes. It needs at least two pairs, and the result is undefined if either variable never changes. It needs at least two pairs, and the result is plotted with its best-fit line. It needs at least two pairs, and the result is undefined if either variable never changes. It needs at least two pairs, and the result is plotted with its best-fit line.Worked example:Enter paired x and y values in the same order; the two lists must have the same number of values.Worked example:Enter paired x and y values in the same order; the two lists must have the same number of values.Worked example:Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in

សំណួរ​ដែល​សួរ​ញឹកញាប់

តើ​សមាមាត្រ​ទំនាក់ទំនង​ប្រាប់​ខ្ញុំ​ពី​អ្វី​ខ្លះ & # 160;?

វា​កំណត់​ចំនួន​អថេរ​ពីរ​ដែល​ផ្លាស់ទី​ជាមួយ​គ្នា​ក្នុង​បន្ទាត់​ត្រង់ & # 160; ។ តម្លៃ​នៅ​ជិត +1 ឬ - 1 បង្ហាញ​ពី​ទំនាក់ទំនង​លីនេអ៊ែរ​ខ្លាំង ខណៈ​ពេល​តម្លៃ​នៅ​ជិត ០ មាន​ន័យ​ថា​មាន​ទំនាក់ទំនង​លីនេអ៊ែរ​តិចតួច ឬ​គ្មាន & # 160; ។ សញ្ញា​បង្ហាញ​ទិស​នៃ​ទំនាក់ទំនង & # 160; ។

តើ​ការ​ទាក់ទង​មាន​ន័យ​ថា​ហេតុ​អ្វី​បាន​ជា​?

ទេ & # 160; ។ ភាព​ទាក់ទង​ខ្ពស់​បង្ហាញ​អថេរ​ពីរ​ផ្លាស់ទី​ជាមួយ​គ្នា ប៉ុន្តែ​មិន​ដែល​បណ្តាល​ឲ្យ​មួយ​ទៀត & # 160; ។ កត្តា​ទីបី​ដែល​លាក់ ឬ​ការ​ស្រមៃ​សុទ្ធ​អាច​បង្កើត​ភាព​ទាក់ទង​ខ្លាំង​ដោយ​គ្មាន​តំណ​បង្ក​ហេតុ & # 160; ។

តើ​អ្វី​ជា R² & # 160;?

R² គឺជាការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុង y ដែលបានពន្យល់ដោយទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែរជាមួយ x - r នៃ 0.8 ផ្តល់នូវ R² នៃ 0.64, មានន័យថា 64% នៃភាពខុសគ្នាត្រូវបានគណនាសម្រាប់.

តើ​អ្វី​ដែល​រាប់​ថា​ជា​ភាព​ទាក់ទង​ខ្លាំង​?

ជាមគ្គុទ្ទេសក៍ក្រាស់, មួយ r ពេញលេញនៅក្រោម 0.3 គឺខ្សោយ, ជុំវិញ 0.3 ទៅ 0.5 មធ្យម, 0.5 ទៅ 0.7 មធ្យមទៅខ្លាំងនិងខាងលើ 0.7 ខ្លាំង. ម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះដាក់ស្លាកកម្លាំងសម្រាប់អ្នក, ប៉ុន្តែការកាត់សមហេតុផលប្រែប្រួលដោយវាល.

តើ​ការ​ទាក់ទង​អវិជ្ជមាន​មាន​ន័យ​ថា​អ្វី & # 160;?

r អវិជ្ជមាន​មាន​ន័យ​ថា​អថេរ​ផ្លាស់ទី​ក្នុង​ទិសដៅ​ផ្ទុយ​គ្នា & # 160; ៖ ខណៈ​ពេល​ដែល​មួយ​កើន​ឡើង​មួយ​ទៀត​មាន​ទំនោរ​ធ្លាក់​ចុះ & # 160; ។ r នៃ -0.9គឺ​ដូច​ជា​ទំនាក់ទំនង​លីនេអ៊ែរ​ខ្លាំង​ដូច +0.9, ត្រឡប់​តែ​ក្នុង​ទិសដៅ & # 160; ។

តើ​អ្វី​ជា​ភាព​ខុសគ្នា​រវាង​ការ​ទាក់ទង និង​ការ​ប្រែប្រួល​?

Covariance វាស់ថាតើអថេរពីរផ្លាស់ប្តូរជាមួយគ្នាប៉ុន្តែទំហំរបស់វាអាស្រ័យលើឯកតារបស់ពួកគេ, ដូច្នេះវាជាការលំបាកក្នុងការបកស្រាយ. r Pearson នេះគឺជា covariance ចែកដោយការផ្លាស់ប្តូរស្តង់ដារពីរ, ដែល rescales វាទៅឯកតាឥតគិតថ្លៃ -1 ទៅជួរ +1.

តើ​បន្ទាត់​ថយ​ក្រោយ​ទាក់ទង​ទៅ​នឹង​ភាព​ទាក់ទង​យ៉ាង​ដូចម្តេច & # 160;?

បន្ទាត់​ត្រឡប់​ជា​មធ្យម​គឺ​ជា​បន្ទាត់​ត្រង់​ដែល​សម​នឹង​ចំណុច​ល្អ​បំផុត ហើយ​ជ្រុង​របស់​វា​ចែក​រំលែក​សញ្ញា​របស់​វា​ជាមួយ r & # 160; ។ ភាព​ទាក់ទង​ប្រាប់​អ្នក​ថា​ចំណុច​ចាប់​ដៃ​បន្ទាត់​នោះ​យ៉ាង​ម៉េច​យ៉ាង​តឹង​រឹង ខណៈ​ពេល r² ផ្ដល់​ភាគ​ហ៊ុន​នៃ​ការ​ផ្លាស់ប្ដូរ​បន្ទាត់​ដែល​ពន្យល់ & # 160; ។

❤️ ស្នេហា Calculator.Free? ចែករំលែក​វា

𝕏  X Facebook Reddit
API — ប្រើ​ម៉ាស៊ីន​គិតលេខ​នេះ​ពី​កូដ

ទូរស័ព្ទ​ទៅ​ម៉ាស៊ីន​គិតលេខ​នេះ​ជា​ចំណុច​បញ្ចប់ JSON ឥតគិតថ្លៃ - គ្មាន​គ្រាប់ចុច​ដែល​ត្រូវការ & # 160; ។ ផ្ញើ​តម្លៃ​វាល​ខាងក្រោម​ជា​ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ​សំណួរ ឬ JSON & # 160; ។ អាន​ឯកសារ API ពេញលេញ →

ចំណុច​បញ្ចប់

GET https://calculator.free/api/v1/correlation-coefficient/

curl

curl "https://calculator.free/api/v1/correlation-coefficient/?x=1, 2, 3, 4, 5&y=2, 4, 5, 4, 6"

JavaScript fetch()

const r = await fetch(
  "https://calculator.free/api/v1/correlation-coefficient/?" + new URLSearchParams({
    "x": "1, 2, 3, 4, 5",
    "y": "2, 4, 5, 4, 6"
  }));
const data = await r.json();
console.log(data.results);

លទ្ធផលគឺការប៉ាន់ប្រមាណសម្រាប់តែការណែនាំទូទៅប៉ុណ្ណោះ, មិនហិរញ្ញវត្ថុ, វេជ្ជសាស្ត្រឬដំបូន្មានពន្ធ.